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该提示词根据用户提供的行业背景、当前预测任务与团队能力,生成结构化、可执行的自动化预测方案。输出包含任务识别、数据收集与清洗、特征工程、模型选择与训练、部署与监控等步骤,以及实施要点与常见陷阱。所有建议基于用户显式输入,保证可复现、可实施,适用于数据驱动的生产化预测流程构建与运维优化。

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变量说明

  • 当前预测任务描述
    清晰描述要自动化的预测任务类型、输入输出、业务上下文与业务目标
    示例:“零售店铺日销量预测,输入:历史销售、促销、节假日、库存;输出:未来7天逐日销量”
  • 数据可用性与来源
    列出可用数据集、字段示例、数据频率、历史长度及质量问题
    示例:“POS销售表(daily)、促销表(events)、产品元数据;历史3年,缺失率2%”
  • 团队技术能力
    团队技术能力水平
    示例:“初级”
  • 成功指标与部署要求
    明确评估模型的关键KPI、允许的延迟、更新频率与资源限制
    示例:“目标MAPE<10%,模型每日训练并每小时预测一次,部署在Kubernetes节点内存4GB”

使用场景案例

  • 电商销量预测
    面向电商日销预测的自动化方案输入,覆盖数据清单、场景约束、KPI与SLA,适配批量与在线服务,强调可复现与监控。
  • 风电功率预测
    面向风电场短期功率的自动化预测输入,详细列出SCADA与NWP数据、并网与限电约束、概率预测指标及低延迟部署要求。
  • 干线ETA预测
    聚焦干线运输ETA的自动化方案输入,覆盖多源轨迹与路况数据、时效与资源SLA、分线路灰度与低成本部署策略。

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